• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2030-2052
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• 2023

Analysis of a bipartite (two-mode) network is a significant research area to understand the formation of social communities, economic systems, drug side effect topology, etc. in complex information systems. Most of the previous works talk about a projection-based model or latent feature model, which predicts the link based on singular similarity. The projection-based models suffer from the loss of structural information in the projected network and the latent feature is hardly present. This work proposes a novel method for link prediction in the bipartite network based on an ensemble of composite similarities, overcoming the issues of model-based and latent feature models. The proposed method analyzes the structure, neighborhood nodes as well as latent attributes between the nodes to predict the link in the network. To illustrate the proposed method, experiments are performed with five real-world data sets and compared with various state-of-art link prediction methods and it is inferred that this method outperforms with ~3% to ~9% higher using area under the precision-recall curve (AUC-PR) measure. This work holds great significance in the study of biological networks, e-commerce networks, complex web-based systems, networks of drug binding, enzyme protein, and other related networks in understanding the formation of such complex networks. Further, this study helps in link prediction and its usability for different purposes ranging from building intelligent systems to providing services in big data and web-based systems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.9-16
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• 2023

태권도 겨루기의 전자호구, 축구의 VAR 등 스포츠에서 기술 발전이 고도화되고 있다. 하지만 태권도 품새는 사람이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하며 지도하기 때문에 때로는 대회의 현장에서 판정시비가 일어난다. 본 연구는 인공지능을 이용하여 태권도 동작을 더 정확하게 판단하고 평가할 수 있는 인공지능 모델을 제안한다. 본 연구에서는 촬영 및 수집한 데이터를 전처리한 후 학습, 테스트, 검증 세트로 분리한다. 분리한 데이터를 각 모델과 조건을 적용하여 학습한 후 비교하여 가장 좋은 성능의 모델을 제시한다. 각 조건의 모델은 정확도, Precision, Recall, F1-Score, 학습 소요 시간, Top-n error의 값을 비교하였고 그 결과 ResNet50과 Adam을 사용한 조건에서 학습한 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델을 활용하여 교육 현장이나 대회 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.261-273
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• 2024

This paper is an experimental study on the improvement of smoke and flame detection from different materials with YOLO. For the study, images of fires occurring in various materials were collected through an open dataset, and experiments were conducted by changing the main factors affecting the performance of the fire object detection model, such as the bounding box, polygon, and data augmentation of the collected image open dataset during data preprocessing. To evaluate the model performance, we calculated the values of precision, recall, F1Score, mAP, and FPS for each condition, and compared the performance of each model based on these values. We also analyzed the changes in model performance due to the data preprocessing method to derive the conditions that have the greatest impact on improving the performance of the fire object detection model. The experimental results showed that for the fire object detection model using the YOLOv5s6.0 model, data augmentation that can change the color of the flame, such as saturation, brightness, and exposure, is most effective in improving the performance of the fire object detection model. The real-time fire object detection model developed in this study can be applied to equipment such as existing CCTV, and it is believed that it can contribute to minimizing fire damage by enabling early detection of fires occurring in various materials.

• 대한간호학회지
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• 제54권2호
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• pp.193-210
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• 2024

Purpose: The objective of this study was to develop a predictive model for the sexual experiences of adolescents using the random forest method and to identify the "variable importance." Methods: The study utilized data from the 2019 to 2021 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey, which included 86,595 man and 80,504 woman participants. The number of independent variables stood at 44. SPSS was used to conduct Rao-Scott χ² tests and complex sample t-tests. Modeling was performed using the random forest algorithm in Python. Performance evaluation of each model included assessments of precision, recall, F1-score, receiver operating characteristics curve, and area under the curve calculations derived from the confusion matrix. Results: The prevalence of sexual experiences initially decreased during the COVID-19 pandemic, but later increased. "Variable importance" for predicting sexual experiences, ranked in the top six, included week and weekday sedentary time and internet usage time, followed by ease of cigarette purchase, age at first alcohol consumption, smoking initiation, breakfast consumption, and difficulty purchasing alcohol. Conclusion: Education and support programs for promoting adolescent sexual health, based on the top-ranking important variables, should be integrated with health behavior intervention programs addressing internet usage, smoking, and alcohol consumption. We recommend active utilization of the random forest analysis method to develop high-performance predictive models for effective disease prevention, treatment, and nursing care.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권1호
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• pp.61-84
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• 2014

정보의 체계적인 조직과 연계를 통해 검색의 정확률과 재현율을 제고하기 위해서는 전거레코드의 구축이 필수적이다. 특히, 저작의 집중과 탐색을 위한 기반으로서 전거레코드는 도서관 뿐 아니라 박물관, 기록관, 미술관 등 그 적용 범위가 더욱 확대되는 추세에 있다. 그러나 우리 도서관계에서는 지난 1999년에 KORMARC- 전거통제용을 제정한 이래, 국제적인 목록 환경과 국내 도서관계의 요구를 수용하면서 이에 대한 지속적인 관리와 개정작업을 수행하지 못하고 있다. 그 결과, 국내 도서관계에서 전거레코드를 구축하고 있는 도서관은 손에 꼽을 정도로 소수에 불과하며, 이러한 전거레코드의 부재는 검색의 효율을 저해하는 주요 원인으로 지목되고 있다. 이에 이 연구에서는 전거제어와 관련한 국제적인 목록 동향과 이러한 동향을 대폭 수용하여 개정한 MARC21을 상세히 분석한 다음, 우리 도서관계에 적용할 KORMARC - 전거통제용의 개정(안)을 제안하였다. 개정(안)의 도출을 위해 이 연구에서는 문헌조사, 국내 도서관 및 VIAF의 전거레코드 분석, 도서관 실무진과의 집단면접 등의 방법을 활용하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권3호
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• pp.119-126
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• 2016

본 논문에서는 어절 단위의 기분석 사전과 음절 단위의 확률 모델을 이용하는 한국어 형태소 분석기가 실용성이 있는지를 검증한다. 이를 위해 기존의 한국어 형태소 분석기 MACH와 KLT2000을 복제하고, 복제된 형태소 분석기의 분석 결과가 MACH와 KLT2000 분석 결과와 얼마나 유사한지 정밀도와 재현율로 평가하는 실험을 하였다. 실험은 1,000만 어절 규모의 세종 말뭉치를 10개의 세트로 나누고 10배수 교차 검증을 하는 방식으로 하였다. MACH의 분석 결과를 정답 집합으로 하고 MACH 복제품의 분석 결과를 평가한 결과 정밀도와 재현율이 각각 97.16%와 98.31%였으며, KLT2000 복제품의 경우에는 정밀도와 재현율이 각각 96.80%와 99.03%였다 분석 속도는 MACH 복제품의 경우 초당 30.8만 어절이며, KLT2000 복제품은 초당 43.6만 어절로 나타났다. 이 실험 결과는 어절 단위의 기분석 사전과 음절 단위의 확률 모델로 만든 한국어 형태소 분석기가 실제 응용에 사용될 수 있을 정도의 성능을 가진다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.428-437
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• 2005

온톨로지는 주어진 응용 도메인의 특성을 나타내는 관련 개념들의 집합과 정의, 그리고 그들간의 관계로 이루어진다. 본 논문에서는 온톨로지를 구축하고 갱신할 때의 시간과 비용을 줄이기 위하여 텍스트의 분석결과를 이용한 도메인 온톨로지의 반자동 구축방안을 제안한다. 이를 위하여 관련 문서들 내에 출현한 전문용어들의 처리방안을 제시하고, 추출한 개념들과 그들간의 관계를 온톨로지의 구축에 활용한다. 실험 도메인은 약품분야로 정하였으며, 구축한 온톨로지는 문서의 검색에 활용하였다. 온톨로지 내의 계층관계들이 문서검색에 효용이 있음을 보이기 위하여 일반적인 키워드기반 문서검색과 온톨로지 내의 관련 정보들을 연관피드백에 이용한 온톨로지기반 문서검색을 비교한 결과, 후자의 경우 정확률이 $4.97\%$, 재현율이 $0.78\%$ 향상됨을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.1043-1056
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• 2017

A styled document is a document that contains diverse decorating functions such as different font, colors, tables and images generally authored in a word processor (e.g., MS-WORD, Open Office). Compared to a plain-text document, a styled document enables a human to easily recognize a logical structure such as section, subsection and contents of a document. However, it is difficult for a computer to recognize the structure if a writer does not explicitly specify a type of an element by using the styling functions of a word processor. It is one of the obstacles to enhance document version management systems because they currently manage the document with a file as a unit, not the document elements as a management unit. This paper proposes a machine learning based approach to analyzing the logical structure of a styled document composing of sections, subsections and contents. We first suggest a feature vector for characterizing document elements from a styled document, composing of eight features such as font size, indentation and period, each of which is a frequently discovered item in a styled document. Then, we trained machine learning classifiers such as Random Forest and Support Vector Machine using the suggested feature vector. The trained classifiers are used to automatically identify logical structure of a styled document. Our experiment obtained 92.78% of precision and 94.02% of recall for analyzing the logical structure of 50 styled documents.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권11C호
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• pp.1518-1526
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• 2004

본 논문은 확장 QR-RLS 알고리즘을 이용한 시스토릭 어레이 구조를 갖는 적응 결정 궤환 등화기에 대해서 소개한다. 무선 이동 통신 시스템의 경우 빠른 시변환 채널로 인해 고속의 수렴 특성을 갖는 등화기가 필수적으로 요구된다. 최근에 이러한 성질을 만족하는 QR-RLS 알고리즘 기반의 등화기가 소개되었으며, RLS 알고리즘이 갖는 높은 수렴 속도와 시스토릭 어레이의 병렬 파이프라인 형태로 구현 가능함으로 인해 계산상의 높은 효율성을 가진다. 그러나 일반적인 QR-RLS 알고리즘은 별도의 등화기 가중치 추출과정을 필요로 하며, 이로 인해 적응 처리 과정을 완전한 파이프라인 형태로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 확장 QR-RLS 알고리즘을 기반으로 제곱근 연산을 배제한 계산과정을 통해 채널 출력의 입력으로부터 가중치 갱신까지 완전환 파이프라인 방식으로 처리가 가능한 시스토릭 어레이 구조의 결정 궤환 등화기를 소개한다.